Towards Visual Text Grounding of Multimodal Large Language Model
作者: Ming Li, Ruiyi Zhang, Jian Chen, Chenguang Wang, Jiuxiang Gu, Yufan Zhou, Franck Dernoncourt, Wanrong Zhu, Tianyi Zhou, Tong Sun
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG
发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-09-23)
💡 一句话要点
提出TRIG基准，解决多模态大语言模型在文本丰富图像上的视觉文本定位难题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 视觉文本定位 文档图像 指令学习 基准测试
📋 核心要点
- 现有MLLM在文本丰富图像的视觉文本定位方面存在不足，尤其是在文档图像处理上。
- 论文提出TRIG任务和数据集，通过OCR-LLM-人工交互流程构建高质量的基准和训练数据。
- 实验表明，基于合成数据微调MLLM能有效提升空间推理和定位能力，具有显著改进。
📝 摘要（中文）
现有的多模态大语言模型(MLLMs)在视觉文本定位方面存在局限性，尤其是在包含大量文本的文档图像中。文档图像，如扫描表格和信息图，由于其复杂的布局和文本内容，带来了严峻的挑战。然而，当前的基准测试主要关注自然图像上的视觉定位，未能充分解决这些挑战。为了弥补这一差距，我们提出了TRIG，一个新的任务，并设计了一个新的指令数据集，用于评估和提高MLLMs在文档问答中对文本丰富图像的定位能力。具体来说，我们提出了一个OCR-LLM-人工交互的流程，创建了800个手动标注的问答对作为基准，以及一个基于四个不同数据集的90K合成数据的大规模训练集。对各种MLLMs在我们提出的基准上的全面评估揭示了它们在文本丰富图像上的定位能力存在显著的局限性。此外，我们提出了两种简单有效的TRIG方法，分别基于通用指令调优和即插即用的高效嵌入。通过在我们合成数据集上微调MLLMs，它们在空间推理和定位能力方面取得了可喜的改进。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多模态大语言模型（MLLMs）在文本丰富图像，特别是文档图像上的视觉文本定位（Visual Text Grounding）能力不足的问题。现有方法和基准测试主要集中在自然图像上，忽略了文档图像复杂的布局和文本内容带来的挑战。这导致MLLMs在处理文档问答等任务时，无法准确地将问题与图像中的相关文本区域对应起来，影响了性能。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对文本丰富图像的视觉文本定位任务TRIG，并提供相应的基准数据集和训练数据。通过在这些数据上对MLLMs进行微调，提升其在文档图像上的空间推理和定位能力。核心在于利用OCR技术提取文本信息，并结合LLM和人工标注，生成高质量的问答对，从而引导模型学习如何将问题与图像中的文本区域关联起来。
技术框架：整体框架包含数据构建和模型训练两个主要部分。数据构建部分采用OCR-LLM-人工交互的流程，首先使用OCR技术从文档图像中提取文本信息，然后利用LLM生成候选问题和答案，最后由人工进行校对和标注，生成高质量的问答对。模型训练部分则是在构建的TRIG数据集上，对现有的MLLMs进行微调，提升其视觉文本定位能力。论文还提出了两种简单的TRIG方法，分别是基于通用指令调优和即插即用的高效嵌入。
关键创新：论文的关键创新在于提出了TRIG任务和数据集，填补了现有基准测试在文本丰富图像视觉文本定位方面的空白。同时，提出的OCR-LLM-人工交互流程，能够高效地生成大规模、高质量的训练数据。此外，论文还提出了两种简单有效的TRIG方法，能够显著提升MLLMs在文档图像上的定位能力。与现有方法相比，TRIG更关注文本丰富图像的特点，能够更有效地评估和提升MLLMs的视觉文本定位能力。
关键设计：在数据构建方面，论文使用了四种不同的数据集来生成合成数据，以保证数据的多样性。在模型训练方面，论文采用了通用指令调优和即插即用的高效嵌入两种方法。通用指令调优是指在TRIG数据集上，使用标准的指令学习方法对MLLMs进行微调。即插即用的高效嵌入是指在MLLMs中加入一个额外的嵌入模块，用于学习文本区域的表示，从而提升定位能力。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在TRIG基准测试上，通过在合成数据集上微调MLLMs，其视觉文本定位能力得到了显著提升。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但论文强调，该方法能够有效提升空间推理和定位能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于文档理解、信息抽取、智能办公等领域。例如，可以帮助用户快速定位文档中的关键信息，自动填写表格，或者从信息图中提取数据。未来，该技术有望应用于更广泛的文本丰富图像处理任务，例如网页分析、社交媒体内容理解等。
📄 摘要（原文）
Despite the existing evolution of Multimodal Large Language Models (MLLMs), a non-neglectable limitation remains in their struggle with visual text grounding, especially in text-rich images of documents. Document images, such as scanned forms and infographics, highlight critical challenges due to their complex layouts and textual content. However, current benchmarks do not fully address these challenges, as they mostly focus on visual grounding on natural images, rather than text-rich document images. Thus, to bridge this gap, we introduce TRIG, a novel task with a newly designed instruction dataset for benchmarking and improving the Text-Rich Image Grounding capabilities of MLLMs in document question-answering. Specifically, we propose an OCR-LLM-human interaction pipeline to create 800 manually annotated question-answer pairs as a benchmark and a large-scale training set of 90$ synthetic data based on four diverse datasets. A comprehensive evaluation of various MLLMs on our proposed benchmark exposes substantial limitations in their grounding capability on text-rich images. In addition, we propose two simple and effective TRIG methods based on general instruction tuning and plug-and-play efficient embedding, respectively. By finetuning MLLMs on our synthetic dataset, they promisingly improve spatial reasoning and grounding capabilities.